PENDUGAAN AREA KECIL DATA PRODUKTIVITAS TANAMAN PADI DENGAN GEOADDITIVE SMALL AREA MODEL

Muhlis Ardiansyah, Anik Djuraidah, Anang Kurnia

Abstract


Tanaman padi memiliki peran politik sebagai tolak ukur keberhasilan pemerintah di bidang pertanian. Pemerintah daerah membutuhkan data produktivitas tanaman padi hingga level kecamatan untuk mendukung program swasembada pangan. Permasalahannya, BPS tidak dapat menyajikan data produktivitas tanaman padi hingga level kecamatan karena ukuran contoh pada Survei Ubinan tidak representatif untuk penyajian data hingga level kecamatan. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan pendugaan data produktivitas tanaman padi dan produksi beras per kecamatan di Kabupaten Seruyan Provinsi Kalimantan Tengah Tahun 2016. Kabupaten ini dipilih karena memiliki lahan menganggur yang besar mencapai 479ribu hektar. Metode yang diajukan untuk menyelesaikan permasalahan di atas adalah menggunakan Geoadditive Small Area Model. Keakuratan pendugaan akan dievaluasi dengan nilai RMSE (Root Mean Squared Error) menggunakan metode jackknife dengan proses resampling. Hasil penelitian menunjukkan produktivitas tanaman padi di Kabupaten Seruyan memiliki kecenderungan bahwa semakin ke hilir Sungai Seruyan maka produktivitas tanaman padi menjadi semakin besar. Produktivitas padi tertinggi berada di Kecamatan Seruyan Hilir Timur (34.58 ku/ha) dan terendah di Seruyan Hulu (19.93 ku/ha). Hasil dugaan dengan model Geoadditive Small Area  memberikan hasil yang akurat dengan nilai RMSE yang kecil. Dari seluruh kecamatan di Kabupaten Seruyan, hanya empat kecamatan mengalami surplus beras  yaitu Kecamatan Seruyan Hilir Timur, Danau Sembuluh, Seruyan Hulu, dan Suling Tambun sedangkan enam kecamatan lainnya mengalami defisit kebutuhan beras. Secara keceluruhan, Kabupaten Seruyan selama tahun 2016  mengalami defisit kebutuhan beras sebesar 8 236.80 ton.

Kata kunci: Produktivitas padi, Geoadditive Small Area Model, Surplus/ defisit beras.


Keywords


Padi

Full Text:

PDF (Indonesian)

References


Apriani F. 2017. Pemodelan pengeluaran per kapita menggunakan small area estimation dengan pendekatan semiparametrik penalized spline [tesis]. Surabaya: ITS.

Aprizkiyandari A. 2018. Pendugaan area kecil dalam menduga tingkat pengangguran di Kabupaten Bogor [tesis]. Bogor: IPB.

Asfar. 2016. Studi penentuan matriks pembobot spasial optimum dalam pendugaan area kecil [tesis]. Bogor: IPB.

Bocci C. 2010. Geoadditive small area model for the estimation of consumption expenditure in albania. Italy: University of Florence.

[BPS] Badan Pusat Statistik. 2016. Seruyan Dalam Angka. BPS Kabupaten Seruyan: Kuala Pembuang.

Djuraidah A, Aunuddin. 2006. Kriging pada thin-plate spline dengan pendekatan model campuran. Jurnal Matematika Integratif. 5(2)

Djuraidah A. 2007. Model aditif spatio-temporal untuk pencemaran udara pm10 dan ozon di kota surabaya dengan pendekatan model linier campuran [disertasi]. IPB: Bogor.

Eubank R. 1999. Nonparametric Regression and Spline Smoothing (Second Edition). New York: Marcel Dekker.

[Kementan] Kementerian Pertanian dan Badan Pusat Statistik. 2015. Pedoman Pengumpulan Data Survei Ubinan Tanaman Pangan 2015. Jakarta: BPS.

Kurnia A, Notodiputro KA. 2006. Penerapan metode jackknife dalam pendugaan area kecil. Forum Statistika dan Komputasi :l2-16. ISSN : 0853-81 15

Kurnia A. 2009. Prediksi terbaik empirik untuk model transformasi logaritma di dalam pendugaan area kecil dengan penerapan pada data susenas [disertasi]. IPB: Bogor.

[NATSEM] National Centre for Social and Economic Modelling. 2008. A review of small area estimation problems and methodological developments. University of Canberra.

Petrucci A, Pratesi M. 2014. Spatial models in small area estimation in the context of official statistics. Italian Journal of Applied Statistics. 24(1)

Rao JNK. 2003. Small Area Estimation. Canada: Wiley-Interscience.

Rao JNK, Molina I. 2015. Small Area Estimation Second Edition. New Jersey (USA): John Wiley and Sons.

Searle SR, Casella G, McCulloch CE. 1992. Variance Component. New York: John Wiley & Sons.

Sriliana I, Sunandi E, Rafflesia U. 2017. Pemodelan kemiskinan di provinsi bengkulu menggunakan small area estimation dengan pendekatan semiparametrik penalized spline. Jurnal MIPA. 40(2): 134-140.

Tedra WT. 2017. Estimasi produktivitas padi sawah per kecamatan menggunakan sae rao-yu model (estimasi produksi beras per kecamatan di kabupaten wonogiri tahun 2016) [tesis]. Bandung: Universitas Padjadjaran.

Yao F, Lee TCM. 2008. On knot placement for penalized spline regression. Journal of the Korean Statistical Society. (37): 259-267.




DOI: http://dx.doi.org/10.21082/jpptp.v2n2.2018.p101-110

Refbacks

  • There are currently no refbacks.




Copyright (c) 2018 Jurnal Penelitian Pertanian Tanaman Pangan

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.


P-ISSN: 2541-5166
E-ISSN: 2541-5174
Terakreditasi No.646/AU3/P2MI-LIPI/2015 oleh Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia


Jurnal Penelitian Pertanian Tanaman Pangan telah terindeksasi oleh:

       


Editorial Office

Jurnal Penelitian Pertanian Tanaman Pangan

Pusat Penelitian dan Pengembangan Tanaman Pangan
Jln Merdeka no. 147, Bogor 16111, Indonesia
Phone/Fax.: +62-251-8312755 
E-mail: publikasi_puslitbangtan@litbang.pertanian.go.id
Website: http://pangan.litbang.pertanian.go.id

View My Stats